面试题：MySQL子查询优化：递归与分层场景

Question

假设有一个自关联表`organization`，用于表示公司的组织架构，表结构为（`employee_id`、`employee_name`、`manager_id`），其中`manager_id`指向其上级领导的`employee_id`。现在需要查询出每个部门（以顶层领导划分部门）中入职时间最早的员工信息。请用子查询实现，并详细说明在大数据量下如何对该子查询进行深度优化，包括索引设计、查询改写等方面。

Answer 1

查询语句

SELECT sub.employee_id, sub.employee_name, sub.manager_id, sub.hire_date
FROM (
    SELECT 
        o.employee_id, 
        o.employee_name, 
        o.manager_id, 
        o.hire_date,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY top_manager.employee_id ORDER BY o.hire_date) AS rn
    FROM 
        organization o
    JOIN 
        (
            SELECT 
                employee_id 
            FROM 
                organization 
            WHERE 
                manager_id IS NULL
        ) top_manager
    ON 
        o.manager_id = top_manager.employee_id OR o.employee_id = top_manager.employee_id
) sub
WHERE sub.rn = 1;

解释

1. 首先通过子查询top_manager找到所有顶层领导（即manager_id为NULL的员工）。
2. 然后将organization表与top_manager子查询进行连接，连接条件是当前员工的manager_id等于顶层领导的employee_id或者当前员工本身就是顶层领导。
3. 使用ROW_NUMBER()窗口函数，按照每个顶层领导分区，并根据hire_date（假设表中有这个字段，题目未提及，这里假设为入职时间字段）进行排序，为每个分区内的员工生成一个序号。
4. 最后在最外层查询中选择序号为1的员工，即每个部门中入职时间最早的员工。

大数据量下的优化

索引设计

1. 单列索引：
   • 在organization表的manager_id字段上创建索引，因为连接条件中使用到了这个字段，在大数据量下，索引可以加快连接的速度。

   CREATE INDEX idx_manager_id ON organization(manager_id);
   

   • 如果hire_date字段没有索引，也创建一个索引，以加快ROW_NUMBER()函数中排序操作的速度。

   CREATE INDEX idx_hire_date ON organization(hire_date);
   

2. 复合索引：
   • 考虑创建复合索引(manager_id, hire_date)，这样在连接和排序时可以利用到该复合索引，提高查询效率。

   CREATE INDEX idx_manager_hire ON organization(manager_id, hire_date);
   

查询改写

1. CTE（公共表表达式）：
   • 将顶层领导的查询部分使用CTE来改写，使查询结构更清晰，并且某些数据库系统对CTE有更好的优化策略。

   WITH top_manager AS (
       SELECT 
           employee_id 
       FROM 
           organization 
       WHERE 
           manager_id IS NULL
   )
   SELECT sub.employee_id, sub.employee_name, sub.manager_id, sub.hire_date
   FROM (
       SELECT 
           o.employee_id, 
           o.employee_name, 
           o.manager_id, 
           o.hire_date,
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY top_manager.employee_id ORDER BY o.hire_date) AS rn
       FROM 
           organization o
       JOIN 
           top_manager
       ON 
           o.manager_id = top_manager.employee_id OR o.employee_id = top_manager.employee_id
   ) sub
   WHERE sub.rn = 1;
   

2. 避免笛卡尔积：
   • 在大数据量下，确保连接条件尽可能准确，避免产生笛卡尔积。这里的连接条件已经相对准确，但在复杂查询场景下，要注意这一点。
3. 分区表：
   • 如果数据量非常大，可以考虑对organization表进行分区，例如按照入职时间分区，这样在查询时可以减少扫描的数据量。具体的分区方式和实现依赖于所使用的数据库系统。例如在MySQL中，可以使用RANGE分区：

   CREATE TABLE organization (
       employee_id INT,
       employee_name VARCHAR(255),
       manager_id INT,
       hire_date DATE
   )
   PARTITION BY RANGE (YEAR(hire_date)) (
       PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2010),
       PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2015),
       PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2020),
       PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2025),
       PARTITION p4 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
   );
   

这样在查询入职时间最早的员工时，数据库可以根据分区快速定位到相应的数据。